灰度图像阈值分割的改进方法及应用7.84KB

Gray image threshold segmentation

本研究对基于灰度图像的阈值分割方法进行了改进和优化,提出了一种基于图像像素的自适应二值化方法。该方法综合利用了图像的灰度梯度信息和临近像素信息,可以有效地提高图像分割的精度和效果。研究表明,该方法在数字图像处理领域具有较好的应用前景。

基于灰度最优阈值的图像分割方法及应用,基于灰度最优阈值的图像分割方法及应用

针对存在光照不均匀干扰的工业图像,提出了一种基于图像的多方向灰度波动局部阈值分割方法。先对图像进行均值滤波预处理;然后提取水平、垂直和左右对角线四个方向上的一维灰度波动曲线,并对每条曲线上满足波动幅度阈值条件的波峰和波谷进行一维局部阈值分割;最后将分割后的子图像进行与操作,得到最终分割图像。实验结果

本文探讨了一种基于灰度图像的阈值分割改进方法,该方法采用xxx算法,通过增加xxx步骤来提高分割效果。实验结果表明,该方法相比于传统方法具有更高的精度和鲁棒性。同时,本文还对该方法的优缺点进行了详细分析和讨论,为该领域的相关研究提供了一定的参考价值。

本文旨在通过收集基于阈值的图像分割方法的相关资料,分析各种分割算法的优缺点,运用MATLAB工具对各种阈值分割算法进行了研究,然后得出分析结论,以此确定多种分割方法的特点和应用范围。

灰度图像阈值分割C程序,包含图片,工程文件。采用迭代法自动阈值选择,然后分割

基于阈值方法的偏微分方程图像分割方法,分割速度快。

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割2008年期刊论文

遗传退火算法法MATLAB程序设计

为了能够实现动态无灰度特征峰值的图像分割,提出一种基于决策树的神经网络(Decision Tree Based Neural Network,DTBNN)双阈值图像分割方法。该方法首先运用决策树与神经网络的对应关系,构建出稳定、训练高效的神经网络;然后通过实验采集的图像提取图像灰度均值,最大灰度偏差

图像的阈值分割方法研究 仅供课程设计使用。

Comparison of gray image segmentation methods

利用灰度截留的方法对图像进行分割以达到预处理的目的

基于全局阈值对某张图像寻找最佳分割阈值,然后将其二值化